第1个回答 2022-10-19
问题一：SPSS19做Q型聚类分析谱系图时为什么39组只显示了部分组，见附图 50分 双击图标在最下面有一个下箭头，点击就会出现了。
问题二：spss系统聚类分析谱系图 5分 是不是合理要从你专业知识来判断
聚类分析结果spss显示不太好的，正常
问题三：matlab中聚类分析谱系图分析方法 result = result.replaceAll(>\\s*|^\\?]*)\\?>, );
String json = result;
Matcher matcher = Patternpile(|^/]*)>).matcher(result);
while(matcher.find()){
for (int i = 0; i , \+s+\:\$1\,);
}
}
问题四：如何使用聚类分析对一个图中的点进行识别分群呐，还是用别的办法 直接题目进行聚类，在理论上不好解释，但的确要更合理些，现在仍流行用因子进行聚类
问题五：最短距离聚类法聚类谱系图怎么画 最远距离即最长距离，是定义的类中Gp和Gq中最远的两个样品之间的距离为这两个类的距离，计算公式为 D（Gp，Gq）=max{dijOi∈Gp，j∈Gq，p≠q}当Gp和Gq合并为新类Gr后，按最长距离法计算Gr与其他类Gk（k≠p、q）之间的距离公式为 D（Gr，Gk）=max{ dijOi∈Gr，j∈Gk } =max{max{dijOi∈Gp，j∈Gk }，max{ dijOi∈Gq，j∈Gk }} =max{D（Gp，Gk），D（Gq，Gk）}
问题六：用SPSS19进行聚类分析时，怎么生成R型聚类分析谱系图，和Q型聚类分析谱系图， 你是在看教程学习还是实际应用
一般在实际应用中 已经没有R型和Q型的说法了, 不过教材中还会提到 分别是对个案进行聚类和 对变量进行聚类. 由于对变量进行聚类一般是采用因子分析或者主成分分析了,所以很少会用聚类分析对变量进行聚类了
至于对个案聚类, 你只需要按照你的变量数据类型选择不同的度量标准就好,一般选择默认推荐的就可以了. 另外系统聚类处理的数据必须是一个类型的 要么是全部分类的,要是是全部连续型的 ,不能是混合类型的.
要出来树状图谱 你只要在绘制图形那个菜单进去 选择上面的树状图就好了
问题七：谱系聚类应采用哪种距离方式定义样品间的距离？为什么 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。 一、层次聚类 层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离 (euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。 层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。 data=iris[,-5] dist.e=dist(data,method='euclidean') heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F) X 然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中，其中ward参数是将类间距离计算方法设置为离差平方和法。使用plot(model1)可以绘制出聚类树图。如果我们希望将类别设为3类，可以使用cutree函数提取每个样本所属的类别。 model1=hclust(dist.e,method='ward') result=cutree(model1,k=3) 为了显示聚类的效果，我们可以结合多维标度和聚类的结果。先将数据用MDS进行降维，然后以不同的的形状表示原本的分类，用不同的颜色来表示聚类的结果。可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。